Keras 教程

Keras 是 TensorFlow 的顶级 API，它提供了一个高级的神经网络 API，使得构建和训练神经网络变得更加容易。

快速开始

1. 安装 TensorFlow
   首先，确保你已经安装了 TensorFlow。你可以通过以下命令进行安装：

   pip install tensorflow
   

2. 创建一个简单的神经网络
   下面是一个简单的神经网络示例，用于分类任务：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   

3. 训练模型
   接下来，你需要准备一些数据来训练模型：

   X_train = [[0.0, 0.0], [0.0, 1.0], [1.0, 0.0], [1.0, 1.0]]
   y_train = [0, 1, 0, 1]
   
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
   

4. 评估模型
   训练完成后，你可以使用以下代码来评估模型的性能：

   X_test = [[0.0, 0.0], [1.0, 1.0]]
   y_test = [0, 1]
   
   model.evaluate(X_test, y_test)
   

更多资源

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神经网络结构

模型训练